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Bank of America: Las acciones de chips tendrán una "corrección en verano y un rebote en otoño", el sector de almacenamiento está "infravalorado y debería expandirse"

Bank of America: Las acciones de chips tendrán una "corrección en verano y un rebote en otoño", el sector de almacenamiento está "infravalorado y debería expandirse"

华尔街见闻华尔街见闻2026/07/07 01:54
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Por:华尔街见闻

El último informe de Bank of America Securities sostiene que el ajuste actual en la industria de semiconductores es una reconfiguración saludable y no un cambio estructural, y respalda explícitamente el valor de inversión a largo plazo de los chips de almacenamiento.

Según “Mesa de operaciones viento en popa”, el analista de Bank of America, Vivek Arya, señaló en el informe del 6 de julio que el Índice de Semiconductores de Filadelfia subió un 88% en el segundo trimestre y retrocedió un 11% en el tercer trimestre, coincidiendo altamente con los patrones históricos de los períodos estacionalmente más débiles. Califica esta corrección como un "reinicio de verano" y pronostica que en otoño se podrá esperar un repunte. En el ámbito de almacenamiento, el informe reafirma la calificación de compra para Micron Technology, con un precio objetivo de 1.550 dólares, señalándola como la acción preferida.

Este análisis tiene un significado directo para el sentimiento actual del mercado. En el contexto del rápido auge de los modelos open-source en China y la duda sobre la sostenibilidad del gasto de capital en AI, el informe defiende de manera sistémica la lógica de demanda de la industria de semiconductores y anticipa claramente el proceso de recuperación de la valuación para los chips de almacenamiento.

La corrección estacional no cambia la tendencia, el ciclo de AI mantiene una base sólida

Bank of America considera que el retroceso del 11% del índice SOX en el tercer trimestre está en línea con los patrones históricos de estacionalidad y no debería interpretarse como un deterioro estructural de la demanda de AI. El informe señala que los periodos de consolidación suelen acompañarse de nueva acumulación de momentum, impulsados por la confianza de los inversores en el próximo ciclo de crecimiento de ganancias y de gastos de capital.

El gasto de capital global en la infraestructura de cloud y AI alcanzará cerca de 1,5 billones de dólares para 2027, lo que representa un crecimiento del 40% a 50% respecto al nivel actual. Los factores que respaldan esto incluyen la expansión sostenida de la demanda de capacidad de cómputo, la aceleración en la implementación de agentes AI y las restricciones estructurales en el lado de la oferta.

El informe enfatiza que los grandes proveedores de cloud mantienen su estrategia enfocada en maximizar el uso y el crecimiento del negocio, en vez de optimizar la depreciación, lo que implica una rigidez en el gasto de capital. A medida que la visibilidad del gasto de capital en cloud para 2027 se incremente en la segunda mitad de 2026, se espera que segmentos como almacenamiento (MU), cómputo (AMD, INTC), equipamiento de semiconductores (AMAT, LRCX, KLAC, TER), óptica (MTSI) y redes (CRDO, MRVL) recuperen el liderazgo en el mercado.

El auge de los modelos open-source chinos afecta el margen de software, pero favorece la demanda de semiconductores

El informe responde positivamente a las preocupaciones del mercado sobre los modelos AI chinos. Modelos de pesos abiertos como GLM, Kimi, DeepSeek y Qwen han reducido rápidamente la brecha con los laboratorios estadounidenses más avanzados, participando con costos de inferencia significativamente inferiores. Según el ranking de benchmarks de terceros al 4 de julio, los modelos Anthropic y OpenAI de EE. UU. siguen estando a la vanguardia, pero los modelos chinos ocupan 8 de los 16 primeros puestos, siendo el de mayor clasificación GLM 5.2 lanzado por Zhipu (Z.ai), un modelo de pesos abiertos con 750 mil millones de parámetros y una ventana de contexto de un millón.

El auge de los modelos chinos ejerce presión real sobre los márgenes de software AI, pero resulta positivo para la demanda de semiconductores. La inteligencia de bajo costo ampliará los escenarios de uso y el alcance de despliegue, elevando finalmente la demanda general de capacidad de cómputo, almacenamiento, redes e infraestructura eléctrica. El informe señala explícitamente que el mayor riesgo reside en la economía de los modelos y no en la demanda de semiconductores.

Además, el informe destaca que Nvidia está participando activamente en el desarrollo de la comunidad open-source, acción que no solo mejora su ecosistema hardware, sino que también ayuda a integrar a adoptadores AI de menor escala, quienes suelen carecer de recursos para acceder directamente a los laboratorios líderes.

La valuación de almacenamiento está severamente subestimada; múltiples factores respaldan la expansión de múltiplos

La evaluación sobre los chips de almacenamiento es la postura más clara del informe. El documento indica que actualmente el almacenamiento representa alrededor del 35% al 40% del gasto de capital en AI cloud, entre 2 y 3 veces el nivel histórico, pero las acciones de almacenamiento solo cotizan cerca de 10 veces el P/E futuro, claramente por debajo de lo esperado.

El mercado subestima la transición de la industria hacia acuerdos de largo plazo y modelos de precios más predecibles. Las preocupaciones de los inversores sobre la sostenibilidad de los precios, la oferta adicional y la concentración de clientes han presionado las valuaciones durante mucho tiempo, pero esta percepción es errónea. A medida que el almacenamiento evoluciona de commodity cíclico hacia infraestructura estratégica de AI, los múltiplos de valuación deberían recuperarse.

Basándose en esta lógica, Bank of America reafirma la calificación de compra para Micron Technology, con un precio objetivo de 1.550 dólares, posicionándola como la acción preferida del sector de semiconductores.

 

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Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.

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